In this paper, we have developed an automatic velocity control system of a small-sized commercial treadmill (belt length of 1.2 m and width of 0.5 m) which is widely used at home and health centers. The control objective is to automatically adjust the treadmill velocity so that the subject's position is maintained within the track when the subject walks at a variable velocity. The subject's position with respect to a reference point is measured by a low-cost sonar sensor located on the back of the subject. Based on an encoder sensor measurement at the treadmill motor, a state feedback control algorithm with Kalman filter was implemented to determine the velocity of the treadmill. In order to reduce the unnatural inertia force felt by the subject, a predefined acceleration limit was applied, which generated smooth velocity trajectories. The experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed method in providing successful velocity changes in response to variable velocity walking without causing significant inertia force to the subject. In the pilot study with three subjects, users could change their walking velocity easily and naturally with small deviations during slow, medium, and fast walking. The proposed automatic velocity control algorithm can potentially be applied to any locomotion interface in an economical way without having to use sophisticated and expensive sensors and larger treadmills.
This paper is investigated on the improvement for steam temperature control at Boryung coal-fired drum boiler type thermal power plant. The steam temperatur control has been mainly operated by the feedback controllers. Automatic controllers are bounded and difficult. Because boiler system is nonlinear and the system time delay is very large. Optimal regulators including predictive feedforward and differentiate control are synthesized and some improved output results are presented.
Through AIS(Automatic Identification System), ITU-R suggested the navigational data communication between ships and between ships and shore stations for the better safety of navigation, and it requires two different the transmitting output power level depending on its operating mode. According to ITU's recommendation, these levels should reach within 20% of its final value in 1ms. In this paper, an adequate feedback control circuit for power amplifier module is designed and implemented.
문서요약이란 문서의 기본적인 내용을 유지하면서 문서의 복잡도를 줄이는 작업이다. 인터넷과 같은 정보기술의 발달로 정보의 양이 급증함에 따라, 정보 과적재(information over load) 문제의 해결을 위해 자동 문서요약시스템의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 의사 적합성 피드백(pseudo relevance feedback)에 의한 질의확장(query expansion) 기법을 적용한 자동 문서요약 모델을 제안한다. 제안하는 모델의 특징은 질의를 분해함으로써, 적합성 피드백 과정에서 질의가 편향(bias)되어 요약이 잘못되는 문제를 방지할 수 있다는 것이다. 신문기사를 대상으로 평가한 결과 제안한 모델이 질의확장을 적용하지 않은 방법이나 하나의 질의만을 유지하는 일반적인 적합성 피드백 모델보다 더 좋은 성능을 보였다.
In a packet based wireless system, an adaptive modulation and coding (AMC) scheme is often employed with the use of channel quality information (CQI). However, the AMC can be operated improperly due to delayed CQI, causing performance degradation. In this paper, we consider the use of predicted CQI for the AMC considering the feedback delay and channel characteristics. We also consider the use of a hybrid automatic repeat request scheme with the proposed AMC for further improvement in high mobility environments.
자유 공간 광통신 시스템에서 발생하는 대기 외란에 의한 광신호 변동을 억제하기 위하여 전광(all-optical) 자동 이득 조절(automatic gain controlled, AGC) 어븀 첨가 광섬유 증폭기(erbium-doped fiber amplifier, EDFA)를 활용할 때의 성능을 실험적으로 평가하였다. EDFA에 입력되는 광신호 입력을 -30 dBm과 -10 dBm으로 각각 설정하여 증폭기가 소 신호 영역과 포화 영역에서 동작할 때의 성능을 실험적으로 비교하였다. 이 때 광신호의 요동은 음향 광학 변조기(acousto-optic modulator, AOM)를 활용하여 구현하였다. 실험 결과로부터 EDFA가 소 신호 영역에서 동작하며, 피드백되는 증폭된 자발 방출(amplified spontaneous emission, ASE) 광 전력이 0 dBm으로 증폭기를 포화시킬 수 있는 경우에 가장 작은 광신호 요동 특성을 얻을 수 있음을 확인하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권12호
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pp.151-160
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2023
Breast cancer is the most dangerous and deadly form of cancer. Initial detection of breast cancer can significantly improve treatment effectiveness. The second most common cancer among Indian women in rural areas. Early detection of symptoms and signs is the most important technique to effectively treat breast cancer, as it enhances the odds of receiving an earlier, more specialist care. As a result, it has the possible to significantly improve survival odds by delaying or entirely eliminating cancer. Mammography is a high-resolution radiography technique that is an important factor in avoiding and diagnosing cancer at an early stage. Automatic segmentation of the breast part using Mammography pictures can help reduce the area available for cancer search while also saving time and effort compared to manual segmentation. Autoencoder-like convolutional and deconvolutional neural networks (CN-DCNN) were utilised in previous studies to automatically segment the breast area in Mammography pictures. We present Automatic SegmenAN, a unique end-to-end adversarial neural network for the job of medical image segmentation, in this paper. Because image segmentation necessitates extensive, pixel-level labelling, a standard GAN's discriminator's single scalar real/fake output may be inefficient in providing steady and appropriate gradient feedback to the networks. Instead of utilising a fully convolutional neural network as the segmentor, we suggested a new adversarial critic network with a multi-scale L1 loss function to force the critic and segmentor to learn both global and local attributes that collect long- and short-range spatial relations among pixels. We demonstrate that an Automatic SegmenAN perspective is more up to date and reliable for segmentation tasks than the state-of-the-art U-net segmentation technique.
Most of feedback shift controllers developed in the past have fixed control parameters tuned by experts using a trial and error method. Therefore, those controllers cannot satisfy the best control performance under various driving conditions. To improve the shift quality under various driving conditions, a new self-organizing controller(SOC) that has an optimal control performance through self-learning of driving conditions and driver's pattern is designed in this study. The proposed SOC algorithm for the shift controller uses simple descent method and has less calculation time than complex fuzzy relation, thus makes real-time control passible. PCSV (Pressure Control Solenoid Valve) control current is used as a control input, and turbine speed of the torque converter is used indirectly to monitor the transient torque as a feedback signal, which is more convenient to use and economic than the torque signal measured directoly by a torque sensor. The results of computer simulations show that an apparent reduction of shift-transient torque is obtained through the process of each run without initial fuzzy rules and a good control performance in the shift-transient torque is also obtained.
This paper is concerned with the real-time automatic tuning of the multi-input multi-output positive position feedback controllers for smart structures by the genetic algorithms. The genetic algorithms have proven its effectiveness in searching optimal design parameters without falling into local minimums thus rendering globally optimal solutions. The previous real-time algorithm that tunes a single control parameter is extended to tune more parameters of the MIMO PPF controller. We employ the MIMO PPF controller since it can enhance the damping value of a target mode without affecting other modes if tuned properly. Hence, the traditional positive position feedback controller can be used in adaptive fashion in real time. The final form of the MIMO PPF controller results in the centralized control, thus it involves many parameters. The bounds of the control Parameters are estimated from the theoretical model to guarantee the stability. As in the previous research, the digital MIMO PPF control law is downloaded to the DSP chip and a main program, which runs genetic algorithms in real time, updates the parameters of the controller in real time. The experimental frequency response results show that the MIMO PPF controller tuned by GA gives better performance than the theoretically designed PPF. The time response also shows that the GA tuned MIMO PPF controller can suppress vibrations very well.
This paper deals with the high efficient vector control for the reduction of copper losses of the doubly fed motor. Firstly, the feedback linearization control based on Lyapunov approach is employed to design the underlying controller achieving the double fluxes orientation. The fluxes# controllers are designed independently of the speed. The speed controller is designed using the Lyapunov method especially employed to the unknown load torques. The global asymptotic stability of the overall system is theoretically proven. Secondly, a new Torque Copper Losses Factor is proposed to deal with the problem of the machine copper losses. Its main function is to optimize the torque in keeping the machine saturation at an acceptable level. This leads to a reduction in machine currents and therefore their accompanied copper losses guaranteeing improved machine efficiency. The simulation and experimental results in comparative presentation confirm largely the effectiveness of the proposed DFIM control with a very interesting energy saving contribution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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